作物生长模型发展现状及应用前景

韩 健，池宝亮

（1.山西大学生物工程学院，山西太原030006；2.山西省农业科学院旱地农业研究中心，山西太原030006）

20世纪60年代以来，计算机模拟技术的发展与现代系统分析理论的日趋成熟为作物生长发育量化分析和生产决策研究提供了强有力的技术支持，极大地推动了作物生长模型研究及模拟技术的发展[1]。另外，作物生长模型也对传统农业向优质、高产、高效的现代化农业转型发挥了重要作用[2]，其功能也体现在提高农田水分利用效率，优化作物种植结构和稳定提高农业生产以及发展节水农业等方面[3-6]。

1 作物生长模型（Growth Simulation Model）的定义、分类及其特征

作物的生长发育是一个复杂多变的综合过程，它受土壤、气候、遗传生理和生态环境以及耕作栽培措施等因素的影响和制约，如对作物生育过程进行精确的研究和掌握，仅仅依赖物理实验是难以做到的。而通过对作物生长模型的研究，可以在很大程度上简化实验过程，加快研究进展，节约资源，减少不必要的浪费，故其模型研究得到了广泛重视。就其本质来说，作物生长模型着重对作物生长发育过程及其与环境的关系进行定量描述和预测[7]。作物生长模型又简称为作物模型，是通过对作物生育和产量的实验数据加以理论概括和数据抽象，找出作物生育状况及其与环境之间关系的动态模型，然后在计算机上模拟作物在给定的环境下整个生育期的生长状况，是对作物生长的动态模拟研究。

作物生长模型按研制思路大体可分为3类：一是光能驱动模型，即作物产量主要由太阳光能驱动光合作用而形成，如美国的CERES系列模型；二是CO2驱动模型，即作物产量主要由CO2驱动光合作用而形成，如荷兰的WOFOST模型；三是水分驱动模型，即作物产量主要由可供应的土壤水分决定，如联合国世界粮农组织推出的AquaCrop模型。

2 作物生长模型的发展概况

2.1 国外的作物模型研究进程

作物模型的建立始于20世纪60年代中后期，美国和荷兰是开展模型研究比较多的2个国家[8]。美国佛罗里达大学的Duncan W G[9]和荷兰瓦格宁根农业大学的de Wit[10]提出了植被冠层光能截获的几何模型和生理模型，冠层太阳辐射截获理论被认为是作物模型研究开始的标志。

美国作物模型的显著特点是目的和应用性强。20世纪60年代末，由Chen等[11]利用物理和化学2门学科的结合，研发了以小时为时间步长的作物模型，将植物的生长用光合作用和呼吸作用的函数来表示。20世纪70年代初，Duncan[12]以光合作用和呼吸作用为基础，在密西西比州研发了模拟棉花产量形成的SIMCOT模型，为后来棉花作物生长模型GOSSYM的建立奠定了基础。20世纪80年代中后期，由密西根大学的Ritchie等率领专家小组研制完成了适用于小麦、大麦、玉米、高粱、水稻、谷子等的作物-环境资源综合系统（Crop-Environment Resource Synthesis System，CERES）模型。该模型是应用动力学方法、系统工程原理和计算机技术创建的“作物—土壤—大气”系统的动态模拟模型，以气候条件和土壤理化性状为非可控因子，作物品种、肥料和灌溉为可控因子，可以模拟作物在自然环境条件下生长、发育和产量形成的动态过程，预测作物的产量以及提供节水施肥的决策信息，是目前世界上应用最广泛的作物模型之一[13]。20世纪末，随着作物模型与决策支持系统的结合，由美国夏威夷大学主持、近30多个国家和地区的科学家参加的IBSNAT计划开始实施，经共同协作最终完善了一套综合的能评价农业技术适应状况的计算机系统（Decision Support System for AgrotechnologyTransfer，DSSAT）。该系统是含有多种作物生产和管理的计算机决策支持系统，应用该系统，用户可以借助作物生长模型，评估农艺措施如不同品种、播期、密度、施肥量、灌水量等对作物生长过程及其产量的影响等模拟试验，借助系统有关模块完成作物栽培方案的优化选择，为田间栽培试验提供初步方案，或直接指导大田作物生产的管理决策等[14]。

荷兰的作物模型研究尤其强调其机理性和共性。1969年de Wit等在光合作用模型的基础上，建立了较为完整的作物生长模型（Elementary Crop Simulator，ELCROS），该模型能够模拟作物生长发育过程中的碳素平衡，并提出了作物生长动力学说，极大地推动了世界作物模型的研究。20世纪70年代末，在ELCROS模型基础上，Penning de Vries F W T[15]等将作物的同化、呼吸和蒸腾作用等因素进行了综合考虑，开发了能对作物生长发育过程进行量化的BACROS（Basic Crop growth Simulator）模型。该模型是一种解释性模型，其在碳平衡和蒸腾方面进行了机理性阐述，但在异地应用方面仍有局限性。1982年H.Van Kenlen[16]在BACROS基础上建立了以日为时间步长、简单通用的SUCROS（Simple and Universal Crop Growth Simulator）模型。它最大的特点就是普适性，通过调整作物参数即可用于不同作物的模拟，该模型也为明确作物模型的进一步深入研究和应用打下了基础。进入20世纪90年代，随着作物模型研究由经验化向应用化的转变，由Penning de Vires等研制而成MACROS（Modules ofan Annual Crop Simulator），它是一年生作物的模拟程序模块，是为半湿润热带作物而开发的模块。目前，通过国际水稻研究所（IRRI）的 SARP（Simulation and Systems Analysis for Rice Production）项目，MACROS已在东南亚多个国家和地区推广应用。1994年由Hijmans等[17]开发了WOFOST（World Food Studies）模型，着重研究了定量土地生产力评价、区域作物产量预测和年际间产量变化及气候变化影响的实际应用，目前版本已发展到7.2。

与此同时，其他国家也开展了大量的相关研究。如日本结合专家系统开发了为指导和预测农业生产以及诊断病虫害信息等的作物模型、澳大利亚的棉花害虫计算机管理系统（SIRATAC）以及棉花农艺计算机管理系统（OZCOT）等等[18]。但以上模型只局限在本国或部分地区适用，缺乏在全球范围内的可操控性。鉴于此，联合国世界粮农组织于2009年推出了国际上最新的AquaCrop作物模型[19]，它的主要研制者来自意大利、美国、比利时、西班牙，是国际科学家共同合作开发的软件，实用性强，应用范围广，适用于大多数大田作物，与其他作物模型相比，输入参数少，更加重视面向用户界面的设计。目前版本已发展到V3.1+。

2.2 国内作物模型研究进程

我国的作物生长模型研究工作起步比较晚，借助于国外作物模型的发展，研究起点比较高，更加注重于将作物生长、栽培优化模型与专家系统相结合，形成了一系列的作物栽培优化决策系统。80年代初期，高亮之等在美国完成了苜蓿生产的农业气象计算机模拟模型（ALFAMOD），这是中国最早在作物模拟方面的研究[20]。

1986年黄策、王天铎等从植物生理学出发，建立了水稻群体物质生产的计算机模拟模型。1989年高亮之等[21-22]在研究了中国不同类型水稻生育期的农业气象生态模式下，建立了由水稻生育期模型和叶龄模型组成的水稻钟模型（RICEMOD）。随后，高亮之[23-24]又研制成我国第一个大型的作物模拟计算机软件——水稻栽培计算机优化决策系统（RCSODS），该系统具有较强的解释性，并且将水稻模型与环境资源研究相联系，极大地推动了作物模型在生产实践中的应用[24]。1994—2004年，又分别建立了小麦栽培模拟优化决策系统（WCSODS），玉米栽培模拟优化决策系统（MCSODS）和棉花栽培模拟优化决策系统（CTSODS）等。

戚昌瀚[25-26]等在20世纪90年代初期成功研制成水稻生长日历模拟模型（Rice Growth Calendar Simulation Model，RICAM）和调控决策系统（RICOS）。潘学标[27]等吸收了国外模型的经验，1996年建立了棉花生长发育模拟模型（COT GROW）。1998年吕军等[28]在作物模型（MACROS）和农田水分平衡模型的基础上，引进并开发了作物生长田水分平衡的系统模拟模型。2003年李自珍等[29]依据生物力学的理论与方法建立了多种环境外力作用下作物生长系统的动力学模型以及过程数值模拟计算与分析。孙忠富等[30]建立了温室番茄的生长发育动态模型，该模型以太阳辐射为基本驱动因子。随着作物模型与3S技术相结合研究的日趋成熟，2009年马占云等[31]结合GIS技术，完成了作物模型在我国对气候变化影响下的玉米秸秆产量区域的模拟研究，使得国内的作物模型研究更加向前迈进了一步。

3 模型应用中存在的问题

开发作物生长模型的最终目的就是要应用于实际，为指导农业生产和作出科学的管理决策服务。目前，作物模型的研究水平及其应用已日趋成熟，但总体上仍存在一些局限性，主要问题就是模型应用于生产实际的有效性与可靠性。（1）面向的终端用户不明确，多数作物模型专业性较强，非专业人士或普通农民由于缺乏必要的专业知识而无法操作或正常使用；（2）目前的作物模型多数是集气候、作物、土壤、管理于一体，由于农业产量主要受天气条件影响较大，其模型模拟的成功与否还取决于对未来天气预报的准确性和长期有效性；（3）各个国家开发建立的作物模型并无统一的标准和方法，加之其对作物生理生态过程的量化描述也不尽相同，影响了对作物和土壤相关参数取值的准确性和可靠性，特别是其空间变异性，进而限制了模型的成功应用；（4）由于作物模型是对真实系统的简化，其验证也是在特定的理想环境下进行，而现实中自然、社会等多因子的相互影响和制约并未考虑，使得模拟结果并不能全面精确地反映生产实际。

4 模型应用前景

随着全球范围内的学术交流和国际合作的不断扩大，作物生长模型的综合性研究和专家系统、3S技术、决策支持系统等多个领域的进一步有机结合，相信作物生长模型的应用前景会愈来愈广阔。

首先，作物生长模型面向用户的界面将会更加简洁，适用人群广，易操作。

其次，作物生长模型还可作为高等院校师生开展教学活动时直观动态的教学工具，利用作物模型进行模拟试验，不仅节省时间和资源，还能排除一些干扰因素，弄清试验中各因素间的真正关系，大大提高教学效率。

再者，利用作物生长模型不仅可以分析潜在的产量和现实产量之间的差距、找出生产中的问题所在，还可以用于播前决策和生产管理中相关措施的调整。

还有作物生长模型会突破其单点模拟研究，将模型拓展到三维空间，在全球性作物产量预测预报、农作物病虫害预测预报、精准农作、农业环境评价等综合的环境资源分析评价系统中发挥作用。

4 结语

作物生长模型经历了从定性的概念模型到定量的机理模型，从作物的生理生态过程模拟模型发展成为综合的作物应用模型的发展历程。可以看出，作物生长模型的研究日趋成熟，模型改良不断深入，应用领域也不断扩大，会为可持续农业以及由农业的传统化向农业的现代化、数字化、信息化和精准化转型而发挥重大作用。

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